【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种自动驾驶的轨迹规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的不断发展及普及，用户对于自动驾驶技术的安全性及舒适性要求不断提升，自动驾驶技术需求方对于该技术的研发成本、算力成本、场景覆盖率、稳定性等性能指标要求也愈来愈高。对于自动驾驶技术中的规划模块，需要适配精度较低的传感器，而对于场景中的危险任务及时做出安全且舒适的行为。
2、相关规划技术架构都分为横向及纵向两个部分，横向部分会基于地图、定位、感知、导航等数据去生成安全且合理的路径信息，而纵向部分更重视感知、融合、预测、地图、用户行为等交互信息强的信息，在横向生成的路径上去计算舒适且安全的速度信息。而由于纵向部分的交互信息的实时和多变，具有强博弈性的，会存在较多噪声和误识别情况，这对于基于这些交互信息生成的路径去规划轨迹的连续性和稳定性，会产生严重的负面影响。
3、在纵向规划技术中，基于强化学习的方法是通过对于环境状态进行建模，自车通过置信度判断去对世界进行观测，并基于当前自车状态、可以产生的行为、未来可能获得的增益等信息去建立一套完整的奖惩机制，使自车在可观测或部分可观测的状态下做出最优解判断。而该强化学习方法聚焦于输出决策信息、如变道、加减速等标志，较难直接输出平顺性良好的轨迹。该类方法赋予行为及动作明确的语义信息，并能够综合评估一段时间内的最优解，具有完善的博弈判断。但是，这类方法对于噪声较大的环境，或处理精度较低的感知信息时，容易过拟合至错误解，导致输出异常。同时，这类方法也需
4、所以，基于现有算力平台较低，噪声较大、环境较为复杂的交互信息生成的路径，如何为自动驾驶生规划出一条舒适性高，安全性强的轨迹，是目前有待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种自动驾驶的轨迹规划方法、装置、电子设备及计算机可读轨迹存储介质，以至少解决相关技术中由于现有算力平台较低，噪声大、环境复杂且实时多变的交互信息生成的路径去规划自动驾驶的速度轨迹，导致自动驾驶的舒适性低，安全行弱，可靠性低的技术问题。本专利技术的技术方案如下：
2、根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种自动驾驶的轨迹规划方法，包括：
3、获取当前车辆自动驾驶的轨迹规划所需的信息；
4、基于所述轨迹规划所需的信息构建目标障碍物的st图，并基于构建的所述st图确定所述当前车辆的参考轨迹信息；
5、基于所述参考轨迹信息，对各类目标障碍物做出行为决策，确定所述各类目标障碍物的边界信息；
6、对所述参考轨迹信息，所述参考轨迹信息的起点信息及终点信息，以及所述各类目标障碍物的边界信息进行整合，得到控制所述当前车辆的规划轨迹信息。
7、可选的，所述轨迹规划所需的信息包括：地图信息、参考线信息、路径信息、变道信息、预测信息、所述感知信息、用户交互信息、车辆运动状态信息和横向决策行为信息；
8、所述基于所述轨迹规划所需的信息构建目标障碍物的st图，并基于构建的所述st图确定所述当前车辆的参考轨迹信息，包括：
9、基于所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，将所述当前车辆与所有目标障碍物的交互点的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的st图；
10、对所述st图中的目标障碍物进行筛选处理，以及对所述用户交互信息及所述横向决策行为信息进行信息整合及仲裁处理，得到初步纵向决策结果；
11、基于所述初步纵向决策结果确定所述当前车辆的参考轨迹信息。
12、可选的，所述基于所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，将所述当前车辆与所有目标障碍物的交互点的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的st图，包括：
13、对所述自动驾驶速度规划所需的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息进行预处理；
14、基于预处理后的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，确定所述当前车辆与所有目标障碍物的在未来轨迹上的交互点，并将所述交互点按照路程与时间的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的st图。
15、可选的，所述对所述自动驾驶速度规划所需的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息进行预处理，包括：
16、对所述自动驾驶速度规划所需的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息进行整合；
17、将整合后的信息按照场景划分为：弱势场景、多个方向障碍物的高风险场景和环境信息缺失的危险场景；
18、对所述弱势场景、所述多个方向障碍物的高风险场景和所述环境信息缺失的危险场景中的低可用性信息分别进行过滤，得到对应的每个场景中障碍物的有效信息；
19、融合所述每个场景中障碍物的有效信息，得到所述路径信息中的障碍物的有效信息。
20、可选的，所述对所述弱势场景、所述多个方向障碍物的高风险场景和所述环境信息缺失的危险场景中的低可用性信息分别进行过滤，得到对应的每个场景中障碍物的有效信息，包括：
21、对于所述弱势场景，将所述弱势场景中的障碍物信息与历史数据进行比对，过滤掉低可用性信息；以及对非弱势场景中的障碍物信息直接滤掉掉低可用性信息，得到所述弱势场景中障碍物的有效信息；
22、对于所述多个方向的高风险场景，根据所述高风险场景中当前车辆的运动需求及路权进行判断，过滤掉高路权道路巡航中所述当前车辆的左右车道的障碍物信息，以及前向感知范围外的障碍信息，后向安全距离外的障碍物信息；以及，所述当前车辆从低路权的道路向高路权的道路运动过程中，过滤掉所述当前车辆的反向车道内的障碍物信息，且保留目标车道及其相邻车道内的障碍物信息，得到所述高风险场景中障碍物的有效信息；
23、对于所述环境信息缺失的危险场景，基于地图外或感知域外的障碍物，在当前车辆与所述障碍物的相对位置及姿态存在交互风险时，除去存在交互风险的所述障碍物的信息，得到所述危险场景中障碍物的有效信息；以及基于感知盲区内的障碍物，通过所述感知盲区内的障碍物与当前车辆的相对位置、速度及姿态进行筛选，得到所述危险场景中障碍物的有效信息。
24、可选的，所述基于预处理后的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，确定所述当前车辆与所有目标障碍物的在未来轨迹上的交互点，并将所述交互点按照路程与时间的坐标投影到统一坐标系中，构建本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述轨迹规划所需的信息包括：地图信息、参考线信息、路径信息、变道信息、预测信息、感知信息、用户交互信息、车辆运动状态信息和横向决策行为信息；
3.根据权利要求2所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，将所述当前车辆与所有目标障碍物的交互点的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的ST图，包括：
4.根据权利要求3所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述自动驾驶速度规划所需的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息进行预处理，包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述弱势场景、所述多个方向障碍物的高风险场景和所述环境信息缺失的危险场景中的低可用性信息分别进行过滤，得到对应的每个场景中障碍物的有效信
6.根据权利要求3所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于预处理后的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，确定所述当前车辆与所有目标障碍物的在未来轨迹上的交互点，并将所述交互点按照路程与时间的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的ST图，包括：
7.根据权利要求2至6任一项所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述ST图中的目标障碍物进行筛选处理，以及对所述用户交互信息及所述横向决策行为信息进行信息整合及仲裁处理，得到初步纵向决策结果，包括：
8.根据权利要求7所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述通过对未来时间内所述ST图中的各类目标障碍物与所述当前车辆的用户交互信息，确定对所述当前车辆行为没有影响的无效车辆，并对所述无效车辆进行过滤处理，包括：
9.根据权利要求1所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述参考轨迹信息，对各类目标障碍物做出行为决策，确定所述各类目标障碍物的边界信息，包括：
10.根据权利要求1至6任一项所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，在基于所述参考轨迹信息，对各类目标障碍物做出行为决策，确定所述各类目标障碍物的边界信息之后，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述参考轨迹信息进行优化及修正处理，得到处理后的参考轨迹信息，包括：
12.一种自动驾驶的轨迹规划装置，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至11中任一项所述的自动驾驶的轨迹规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述轨迹规划所需的信息包括：地图信息、参考线信息、路径信息、变道信息、预测信息、感知信息、用户交互信息、车辆运动状态信息和横向决策行为信息；
3.根据权利要求2所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，将所述当前车辆与所有目标障碍物的交互点的坐标投影到统一坐标系中，构建目标障碍物的st图，包括：
4.根据权利要求3所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述自动驾驶速度规划所需的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息进行预处理，包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述弱势场景、所述多个方向障碍物的高风险场景和所述环境信息缺失的危险场景中的低可用性信息分别进行过滤，得到对应的每个场景中障碍物的有效信息，包括：
6.根据权利要求3所述的自动驾驶的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于预处理后的所述车辆运动状态信息、所述变道信息、所述路径信息、所述地图信息、所述参考线信息、所述感知信息和所述预测信息，确定所述当前车辆与所有目标障碍物的在未来轨迹上的交互点，并将所述交互点按照路程与时间的坐标投影到统一坐标系中...
【专利技术属性】
技术研发人员：于兆玮，单羿，都大龙，
申请(专利权)人：上海鉴智其迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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